Data Catalog 由 Classifiers、Crawlers、Tables 組成

首先介紹 Classifiers，Classifiers 負責定義所要爬取的資料類型與內容格式，如下圖所示有 XML、JSON、CSV，而 Grok 是指自定義的資料內容格式

a. Grok 設定

Classifcation：資料內容的說明，例如 Apache-Log
Grok pattern：用於描述一行的資料內容
假設資料內容如下
192.168.131.39:2817 "app/test/a.jpg" 2020-07-02T22:23:00.186641Z

Grok pattern 的內容可以如下
%{DATA:client}\s+\"%{DATA:request}\"\s+%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp_response}

pattern 中的 %{DATA:client} 代表著第一個欄位，DATA 代表這個欄位的正則表達式.*? ，client 代表欄位名稱，%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp_response} 代表第二個欄位，TIMESTAMP_ISO8601 代表這個欄位的時間格式，正則表達式的寫法為 %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})?%{ISO8601_TIMEZONE}? TZ (?:[PMCE][SD]T|UTC)，timestamp_response則是此欄位名稱，而兩個欄位中間的 \s+ 則代表著一個空白或多個空白

Classifiers 有提供常見的正則表達式的規則，下圖為可以直接使用的 pattern，還有更多AWS已經定義好的 pattern 可以參考此連結

b. XML 設定

Row tag：設定要爬取的 XML Tag
假設 XML 資料如下圖所示，我們可以指定 Profile 中的資料進行爬取，name 會代表第一個欄位名稱，Jack 會是此欄位的第一筆資料，Kiran 則會是此欄位第二筆資料。